Desenvolvimento de uma aplicação web com detecção e reconhecimento facial
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Data
2019-12-05Autor
Fajardo, Francisco Tassinari
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Os seres humanos realizam de maneira natural o ato de detectar e reconhecer faces, mas
para um computador a tarefa de descrever objetos a partir de imagens não é algo trivial.
A Visão Computacional teve uma revolução após o uso de redes neurais convolucionais
para identificação de padrões. Uma área beneficiada é a de segurança visto que os sistemas
que exploram a detecção de faces e o reconhecimento das mesmas tiveram um
aumento de precisão. Este trabalho desenvolve uma aplicação web para a visualização e
organização de informações sobre métodos conhecidos na literatura, métodos de detecção
e de reconhecimento facial. Além disso, o trabalho usa imagens retiradas de câmeras
de segurança, e demonstra as detecções e reconhecimentos de uma maneira organizada
na aplicação, uma vez que coletar as informações sobre tais métodos pode ser uma tarefa
desgastante. Esse trabalho detalha o sistema implementado que utiliza os seus métodos
de bibliotecas públicas que contribuem com o avanço da área e comenta os resultados obtidos.
A literatura nessa área geralmente trabalha com ambientes controlados e imagens de
alta resolução para obter bons resultados, esse trabalho descreve seus resultados a partir
de testes realizados em conjuntos de imagens já existentes e também imagens coletadas
da câmera de segurança. Os testes de detecção nos conjuntos de imagens prontas avaliam
a capacidade dos diferentes métodos de detectar mudanças de ângulo e iluminação,
e conclui-se que ângulos extremos não são detectados usando o método de rede neural
convolucional e a iluminação é um fator determinante na detecção. Nos conjuntos de imagens
da câmera a detecção é avaliada sobre os diferentes métodos, porém sem variações
extremas de ângulo ou iluminação, sendo que nas distâncias estipuladas obtém-se 100%
de detecção. Os testes de reconhecimento em um conjunto de imagens prontas exibem
a dificuldade do reconhecimento em situações reais, nas imagens da câmera foi possível
avaliar as distâncias em que o reconhecimento começa a conter falsos-negativos para uma
mesma pessoa devido à baixa resolução de uma das fotos.
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